场景：
一个需求是需要处理一个txt文件中的数据，具体要求：
每个txt文件中数据上限是20W。
最开始的方式：
将txt中的记录逐条存入一个表中，然后遍历表中的记录，一条一条的处理，处理每一条记录时，大约需要查询6次数据库，插入6次数据库，更新3次数据库。
问题：
发现处理的速度比较慢，大概1秒中处理一条记录。
---------
需求要求提高效率。
考虑到是单线程处理，所以提速首先想到开多线程。
--------
改进方式1：
开启多线程分批处理数据，每个线程处理100条左右数据。
问题：
测试发现，当线程数少于4个时，每条数据的响应约为200毫秒，但是当线程数增多时，每条数据响应时间开始增大，5个线程单条响应500毫秒，7个以上线程响应时间1000毫秒以上。
所以不管开了多少线程，实际速度只增加到了5倍左右。
通过在程序运行时监控应用服务器性能未发现问题，监控数据库（数据库采用代理的mysql分库分表），发现数据库服务监控显示数据库每个节点的写IO都达到了97%以上（写入速度每秒钟1M），感觉因为数据库写IO能力太差，造成的请求都在写等待。
-------
分析：数据库的写IO造成了瓶颈，因为当前20w的数据，都是逐条处理，没条处理过程中，需要查询6次数据库，插入6次数据库，更新3次数据库，缺点就是：1，逐条连接数据库频繁开启、关闭事务，影响数据库性能。2，因为数据库的写IO能力很差，而每条记录处理时都要写6次数据库，并发时，数据库写io等待，而写IO等待，又可能会影响查询数据的速度，造成后面的记录处理时间都增大。
解决思路：在多线程处理数据的过程中，只逐条查询数据库，将所有的插入、更新操作都缓存到redis的list中，然后等所有的线程都处理完，再批量插入、更新数据库，这样就在代码中做到的了1：读写分离 2：改逐条开启事务插入数据为批量单线程插入数据。
--------
根据分析将代码修改后，发现问题：
虽然数据库的写IO占用百分比下降了，但是性能并没有提升，反而即使开一个线程，每条记录响应也在1000毫秒。
----------
事后分析：
因为项目分了两个服务部署，改进后是在服务1中根据对批量数取模的方式分配待处理数据，然后开启多线程，在多线程的每一批数据中逐条调用服务2（通过dubbo的rest服务通信）处理单条记录，通过日志发现，服务1发起调用服务2的请求后，在服务2中接收到请求需要1秒以上的延时，也就是说时间全部浪费在两个服务的相互调用上（而且每次调用都需要返回大量数据，这也可能造成速度慢），根据公司大拿分析，我们的dubbo服务提供配置文件中，每个接口都是用的rest协议，而不是dubbo协议，Rest协议是基于http的短链接协议，会产生大量的http time-wait.适应于对外提供服务时使用，dubbo协议为tcp的长链接协议。对外服务，使用rest协议，对内服务，使用dubbo协议。也就是说dobbo效率更高，所以我们应该将原来基于http的rest协议改成dubbo协议。
--------
改进方式2：
将dubbo服务的service.xml配置文件中原来的rest协议，改为dubbo协议；
修改业务逻辑，将原来的在服务1中开启多线程然后逐条调用服务2改为在服务1中开启多线程，然后将每个线程中的一批数据的获取方式传递给服务2，也就是改为一批数据用一个线程交给服务2进行处理，然后在服务2中一批数据循环处理，将要插入、更新数据库的数据直接扔到redis中，然后最后在所有线程都结束后，在服务1中从redis中取数据单线程批量插入数据库。
这样就将原来的20w数据需要两个服务直接调用20w次改为，每批1000条处理，只需要相互调用200次，大大减少了服务间的调用网络耗时，而且避免了传递大量参数。
最终测试，可以开到10个线程，每个线程的每条记录都在200毫秒的响应，也就是效率提高到了每秒钟30条。